파이썬 Pandas DataFrame에서 열(Column)의 표준 편차 계산하기

Pandas에서 표준 편차(Standard Deviation)를 계산하려면 std() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 DataFrame이나 Series 객체에 바로 적용할 수 있어 매우 간편합니다.

1. Pandas 라이브러리 임포트

먼저 필요한 Pandas 라이브러리를 임포트합니다.

import pandas as pd

2. DataFrame 생성

예제를 위해 두 개의 열을 가진 DataFrame을 만들어 보겠습니다.

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

3. std() 메서드로 표준 편차 계산

열 이름을 지정한 뒤 std() 메서드를 호출하면 해당 열 값들의 표준 편차를 구할 수 있습니다.

print("DataFrame1의 Units 열 표준 편차 = ", dataFrame1['Units'].std())

같은 방식으로 두 번째 DataFrame에 대해서도 표준 편차를 계산할 수 있습니다.

전체 예제 코드

다음은 두 개의 DataFrame에서 각각 표준 편차를 구하는 완성된 코드입니다.

#
# Python - Pandas DataFrame 열 값의 표준 편차 계산
#

import pandas as pd

# DataFrame1 생성
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)

# "Units" 열 값의 표준 편차 계산
print("DataFrame1의 Units 열 표준 편차 = ", dataFrame1['Units'].std())

# DataFrame2 생성
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],
      "Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
   }
)

print("\nDataFrame2 ...\n", dataFrame2)

# "Price" 열 값의 표준 편차 계산
print("DataFrame2의 Price 열 표준 편차 = ", dataFrame2['Price'].std())

실행 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

DataFrame1 ...
        Car   Units
0      BMW     100
1    Lexus     150
2     Audi     110
3    Tesla      80
4  Bentley     110
5   Jaguar      90
DataFrame1의 Units 열 표준 편차 = 24.2212028328

DataFrame2 ...
    Price    Product
0    8000         TV
1     500   PenDrive
2    3000  HeadPhone
3    1500    EarPhone
4    3000        HDD
5    4000        SSD
DataFrame2의 Price 열 표준 편차 = 2601.28173535

참고 사항

Pandas의 std() 메서드는 기본적으로 표본 표준 편차(sample standard deviation)를 계산합니다. 즉, 분모가 n-1인 베셀 보정(Bessel's correction)이 적용됩니다. 모집단 표준 편차를 구하고 싶다면 dataFrame1['Units'].std(ddof=0)처럼 ddof=0 옵션을 사용하면 됩니다. 또한 숫자형 데이터가 아닌 열에는 적용되지 않으므로, 필요한 경우 numeric_only=True 옵션을 활용해 수치형 열만 선택하여 계산할 수 있습니다.